Многомодальные большие языковые модели (MLLM) и их значение

Многомодальные большие языковые модели (MLLM) привлекают внимание благодаря способности справляться с комплексными задачами, связанными с интеграцией визуальных, языковых и аудио данных. Тем не менее, они недостаточно адаптированы к требованиям пользователя, безопасности и правдивости.

Проблемы современного подхода

Существующие модели обходят важные этапы выравнивания, что приводит к недостаткам в их надежности и производительности. Текущие методы ограничиваются узкими областями, такими как снижение галлюцинаций или улучшение диалогов.

Прогресс в MLLM

В последние годы наблюдается значительный прогресс в области MLLM, основанный на таких архитектурах, как GPT, LLaMA и других. Появились открытые MLLM, такие как Otter и LLaVA, которые решают фундаментальные многомодальные проблемы, однако усилия по выравниванию остаются ограниченными.

Предложение MM-RLHF

Исследователи предложили новую методику MM-RLHF, включающую обширный набор данных из 120 тысяч пар сравнения предпочтений, аннотированных людьми. Это значительно увеличивает качество и разнообразие данных.

Метод включает два ключевых новшества:

• Модель награды на основе критики: генерирует подробные критики перед оценкой результатов.
• Динамическое масштабирование награды: оптимизирует веса образцов на основе сигналов награды.

Процесс реализации MM-RLHF

Реализация MM-RLHF требует комплексной подготовки данных по трем основным направлениям: понимание изображений, видео и многомодальная безопасность. Это включает более 10 миллионов образцов диалогов, охватывающих различные задачи.

Результаты и улучшения

Оценка MM-RLHF показывает значительные улучшения в таких моделях, как LLaVA-OV-7B. Уровень разговорных способностей увеличился более чем на 10%, а небезопасное поведение снизилось на 50%.

Будущие направления исследований

Будущие исследования будут сосредоточены на использовании аннотированной информации и оптимизации высокоразрешающих данных, что создаст основу для более надежных многомодальных обучающих систем.

Преимущества применения ИИ в вашей компании

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, начните с анализа, как ИИ может изменить вашу работу:

• Определите области для автоматизации.
• Выделите ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения.
• Подберите подходящее ИИ-решение для вашей задачи.
• Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.

Получите помощь в внедрении ИИ

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, свяжитесь с нами.

Попробуйте нашего ИИ-ассистента в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы

Используйте решения от Flycode.ru для улучшения эффективности вашей работы.